Redes bayesianas La tecnología cambia la vida futura

¿Cómo se usa la optimización bayesiana en la práctica?

Entre muchos usos para la optimización bayesiana, una aplicación importante de la misma a las redes neuronales está en ajuste de hiperparámetros . Los hiperparámetros son muy importantes para obtener un buen rendimiento con modelos como las redes…

¿Cuáles son algunos paquetes de software populares para modelos gráficos?

ERRORES: Acepta redes DAG y utiliza el muestreo de Gibbs para hacer inferencia. Hay dos versiones de esto que uno puede usar. El primero es WinBUGS que, como su nombre indica, solo funciona en Windows. Y luego, hay…

¿Cuál es la diferencia entre una red bayesiana y una red neuronal artificial?

Al principio, las redes bayesianas y las redes neuronales artificiales se parecen, y lo son. Ambos son gráficos direccionales, y toman un conjunto de entradas, “hacer matemáticas”, y nos permiten predecir salidas. Sin embargo, la principal diferencia es…

¿La correlación entre dos variables cuenta como evidencia débil de un vínculo causal entre ellas?

Esta es una pregunta fascinante. Por un lado, me gustaría señalar un principio filosófico llamado principio de causa común de Reichenbach [1] que establece lo siguiente: “la correlación entre los eventos A y B indica que A causa…

¿Cómo se usa el modelado bayesiano para la inteligencia artificial?

¡Guauu! Esa es una pregunta muy amplia. Bueno, ejemplos concretos serían redes bayesianas (red bayesiana – Wikipedia), redes neuronales bayesianas o modelos cognitivos antiguos (http://vision.psych.umn.edu/user…). Si desea ver la ejecución del código, lamentablemente no puedo proporcionar ninguno. Pero…

¿Qué es la perplejidad en el análisis bayesiano?

No es solo un término bayesiano, se aplica a cualquier modelo que haga predicciones probabilísticas. Es la entropía cruzada entre la distribución predicha y la distribución verdadera o la distribución observada. Por ejemplo, supongamos que tengo un modelo…

Cómo aprender un pozo bayesiano no paramétrico

Mucho depende de lo que quieras hacer con él. Aquí está la perspectiva de un viejo tipo de aprendizaje automático. Si desea lo real, como lo enseñaron los muchachos BNP (no paramétricos bayesianos), debe desarrollar toda la teoría…

¿Cuál es la definición de un ‘prior bayesiano’?

La distribución previa de una cantidad es simplemente la estructura probabilística supuesta que sigue en ausencia de evidencia en las etapas iniciales de una investigación. Quizás queremos modelar el tamaño de la reclamación de seguro con un Gamma…

¿Se puede colocar un previo en el hiperparámetro de un modelo bayesiano jerárquico?

Seguro. Y podría colocar un prior en ese parámetro, y un prior en eso , y así sucesivamente. En algún momento, la influencia de su elección de parámetro se verá eclipsada por la influencia de los datos. En…

¿Los humanos son actualizadores bayesianos?

Creo que generalmente no: Algunos ejemplos: La paradoja de Monty Hall: problema de Monty Hall. La razón para cambiar es porque ahora tiene nueva información que mejora sus probabilidades, pero muchas personas (¿la mayoría?) No la ven. Falacia…